东吴证券-金工专题报告:寻找特质波动率中的纯真信息-剔除跨期截面相关性的纯真波动率因子-230724

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研究结论 前言:东吴金工推出“波动率选股因子”系列研究,尝试在目前已被广泛使用的传统波动率因子的基础上,进行一系列新的探索。作为系列研究第一篇,本报告受到“波动率聚集现象”的启发,从波动率因子的跨期截面相关性入手,对传统的特质波动率因子,提出一种简单朴素而又效果优秀的改进方案。 本篇报告基于东吴金工2020年5月28日《“波动率选股因子”系列研究(一):寻找特质波动率中的纯真信息——剔除跨期截面相关性的纯真波动率因子》所阐述的研究框架,更新数据至2023年6月30日,并增加对纯净纯真波动率因子的讨论。 传统特质波动率因子:基于Fama-French三因子模型,构建传统特质波动率因子。回测结果显示,传统特质波动率因子已经具备不错的选股能力,其月度IC均值为-0.051,年化ICIR为-1.57,10分组多空对冲的信息比率为1.28,月度胜率为68.33%;但它与换手率因子相关性较高,且选股能力不如换手率因子,在正交化换手率之后,选股效果大幅下降。 波动率聚集现象——波动率因子的跨期截面相关性:学术研究表明,金融资产收益的时间序列数据,通常表现出波动率聚集现象。该现象存在于个股层面,就导致股票的波动率因子具有较强的跨期截面相关性。在利用传统波动率因子进行每月选股时,由于这种相关性而被重复利用的过往因子信息,会给我们带来干扰,削弱当期因子的选股效果。 纯真波动率因子:只需在传统因子计算的过程中,增加一个简单的回归步骤,就能有效剔除波动率因子的跨期截面相关性,提炼纯真的选股信息。在回测期2005/01/01-2023/06/30内,以全体A股为研究样本,纯真波动率因子的月度IC均值为-0.046,年化ICIR为-1.85;10分组多空对冲的年化收益为19.01%,信息比率为1.72,月度胜率为70.59%,最大回撤为10.16%。另外,纯真波动率因子与换手率因子的相关性降低,在剔除换手率因子后,仍然具有一定的选股能力。 风险提示:本报告所有统计结果均基于历史数据,未来市场可能发生重大变化;单因子的收益可能存在较大波动,实际应用需结合资金管理、风险控制等方法。
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(以下内容从东吴证券《金工专题报告:寻找特质波动率中的纯真信息-剔除跨期截面相关性的纯真波动率因子》研报附件原文摘录)研究结论 前言:东吴金工推出“波动率选股因子”系列研究,尝试在目前已被广泛使用的传统波动率因子的基础上,进行一系列新的探索。作为系列研究第一篇,本报告受到“波动率聚集现象”的启发,从波动率因子的跨期截面相关性入手,对传统的特质波动率因子,提出一种简单朴素而又效果优秀的改进方案。 本篇报告基于东吴金工2020年5月28日《“波动率选股因子”系列研究(一):寻找特质波动率中的纯真信息——剔除跨期截面相关性的纯真波动率因子》所阐述的研究框架,更新数据至2023年6月30日,并增加对纯净纯真波动率因子的讨论。 传统特质波动率因子:基于Fama-French三因子模型,构建传统特质波动率因子。回测结果显示,传统特质波动率因子已经具备不错的选股能力,其月度IC均值为-0.051,年化ICIR为-1.57,10分组多空对冲的信息比率为1.28,月度胜率为68.33%;但它与换手率因子相关性较高,且选股能力不如换手率因子,在正交化换手率之后,选股效果大幅下降。 波动率聚集现象——波动率因子的跨期截面相关性:学术研究表明,金融资产收益的时间序列数据,通常表现出波动率聚集现象。该现象存在于个股层面,就导致股票的波动率因子具有较强的跨期截面相关性。在利用传统波动率因子进行每月选股时,由于这种相关性而被重复利用的过往因子信息,会给我们带来干扰,削弱当期因子的选股效果。 纯真波动率因子:只需在传统因子计算的过程中,增加一个简单的回归步骤,就能有效剔除波动率因子的跨期截面相关性,提炼纯真的选股信息。在回测期2005/01/01-2023/06/30内,以全体A股为研究样本,纯真波动率因子的月度IC均值为-0.046,年化ICIR为-1.85;10分组多空对冲的年化收益为19.01%,信息比率为1.72,月度胜率为70.59%,最大回撤为10.16%。另外,纯真波动率因子与换手率因子的相关性降低,在剔除换手率因子后,仍然具有一定的选股能力。 风险提示:本报告所有统计结果均基于历史数据,未来市场可能发生重大变化;单因子的收益可能存在较大波动,实际应用需结合资金管理、风险控制等方法。